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再搞下去,辛苦挣的钱迟早被吃干抹净!

今天跟大家说个身边事,希望所有人都能认真看完并重视起来。 1 艰难的选择 周末我参加了一场聚餐,跟几个许久未见的朋友们叙叙旧聊聊近况。 刚开始大家还是像以前一样有说有笑,插科打诨,调侃自己“自从做了程序员,每天不是在加班就是在加班的路上。” 突然有个朋友提到老许,大家都瞬间沉默了。 老许是和我们很要好的一个朋友,之前带领着一个小技术团队,平时工作强度大压力也大,熬夜加班是常事,再加上不注意饮食,泡面饼干之类的乱吃,后来查到胃癌晚期,31岁就去世了。 还有年迈父母未能尽孝,房贷压力陡然落在收入不高的妻子身上

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4.算法设计与分析__动态规划

一、动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。 在这类问题中,可能会有许多可行解。 每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。 如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。 这就是动态规划法的基本思路。 具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 二、设计动态规划法的步骤 找出最优解的性质,并刻画其结构特征; 递归地定义最优值(写出动态规划方程); 以自底向上的方式计算出最优值; 根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。 步骤1~3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略; 若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4。 三、动态规划问题的特征 动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的两个重要性质: 最优子结构: 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子结构性质。 重叠子问题: 在用递归算法自顶向下解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只解一次,而后将其解保存在一个表格中,在以后尽可能多地利用这些子问题的解。

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机器人工程毕业设计☞开题报告

《2021年家电市场总结及2022年趋势展望》系列报告显示2021年清洁电器全渠道零售额309亿元,同比增长28.9%,零售量2980万台,同比增长2.6%,清洁电器呈快速增长态势。作为清洁电器占比最大的品类之一,扫地机器人表现尤为突出。近几年,扫地机器人的产品功能逐渐完善,逐渐摆脱“人工智障”称号,市场接受度迅速提高。扫地机器人其实并非新兴物种,它的诞生甚至可以追溯到20世纪末。但长期以来,由于其产品体验感不尽人意、产品功能不够完善、工作不够“聪明”、无法解决“用户痛点”,饱受诟病,被称为“人工智障”。过去的产品力缺陷主要对应扫地机器人的导航技术、避障技术及清洁技术局限性,新兴企业如石头科技、云鲸等强势崛起,不断创新迭代技术,扫地机进入从“能用”到“好用”的渐进式创新阶段,国内扫地机器人市场迎来高增长。[补充参考文献1,后续列入参考文献中]

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领券